Autor: Firma JET-Software
❌ Pseudonymisierung & Verschlüsselung ❌ Sensible Daten in halbstrukturierten oder unstrukturierten Datenquellen maskieren UND wiederherstellen ❗

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Maskierte Werte wiederherstellen: Die Datenmaskierungssoftware IRI DarkShield konzentriert sich auf das Auffinden und Maskieren sensibler Daten in einer Vielzahl von Quellen, einschließlich unstrukturierter und halbstrukturierter Dateien, Dokumente und Datenbanken. In einigen Fällen kann es jedoch notwendig sein, maskierte Werte wieder auf ihre ursprünglichen Werte zurückzusetzen.

Glücklicherweise ist es in DarkShield (für Dark Data) möglich, einen Maskierungsprozess rückgängig zu machen, genauso wie in IRI FieldShield (für strukturierte und semistrukturierte Quellen) und IRI CellShield (gezielt in Excel-Dateien), allerdings nur mit bestimmten Verschlüsselungsalgorithmen und Suchmethoden. In DarkShield setzt die Umkehrbarkeit voraus, dass Sie die maskierten Daten finden können, indem Sie entweder den Inhalt oder die Position (Struktur) innerhalb eines bestimmten Dateiformats wiederfinden. In diesem Artikel werden wir Beispiele für die DarkShield-API für Dateien verwenden. Die Beschreibung dieser API und die Erläuterung der DarkShield-Suchabgleiche in diesem Artikel bieten Ihnen hilfreiches Hintergrundmaterial.

Wenn Sie einen DarkShield-Suchkontext (Matcher) auf den Inhalt von Daten anwenden, ist jeder Verschlüsselungsvorgang unumkehrbar. Das liegt daran, dass der Inhalt des Textes oder der Datei nun verändert wurde und die verschlüsselten Elemente nicht mehr mit denselben Suchabgleichern gefunden werden können. Andererseits können Suchabgleiche, die auf die spezifische Struktur einer Datei abgestimmt sind, erneut referenziert werden, selbst wenn der Text an dieser spezifischen Strukturstelle aufgrund der Maskierung verändert wurde. Allerdings sind auch in diesem Fall nicht alle Arten der Maskierung umkehrbar.

Zu den Arten der reversiblen Maskierung gehören Pseudonymisierung und Verschlüsselung. Bei der Verschlüsselung muss der Entschlüsselungsalgorithmus verwendet werden, der dem ursprünglich verwendeten Verschlüsselungsalgorithmus entspricht, und zwar mit genau derselben Passphrase (Schlüssel), falls eine solche angegeben wurde.

Die Pseudonymisierung ist umkehrbar, wenn eine zweispaltige Nachschlage- oder "Set"-Datei verwendet wird, um Original- und Ersatzwerte zu speichern. Eine Set-Datei ist eine Liste von Einträgen, wobei jede Spalte durch einen Tabulator getrennt ist. Die erste Spalte ist die Liste der abzugleichenden Werte, und die zweite Spalte ordnet jeden Originalwert einem konsistenten Ersatz oder Pseudonym zu. Um die Pseudonymisierung rückgängig zu machen, kann eine ähnliche Set-Datei verwendet werden, wobei die erste Spalte mit der zweiten Spalte vertauscht und die Datei nach der ersten Spalte sortiert wird. Mehrspaltige Set-Dateien müssen nach der ersten Spalte sortiert sein, um als Nachschlagetabelle verwendet werden zu können.

Ein Beispiel für Suchabgleiche, die auf die Struktur einer Datei abgestimmt sind, wird unten gezeigt. Diese werden in einem Dateisuchkontext angegeben, der ein Suchkontext für die Verwendung mit Dateien ist.

Die technischen Details und verschiedene Beispiele finden Sie hier im Blog-Artikel von IRI.

Um eine verschlüsselte Datei mit DarkShield zu entschlüsseln, gibt es mehrere Voraussetzungen:

  1. Der ursprünglich verwendete Suchabgleich muss auf die Struktur der Datei und nicht auf den Inhalt der Datei abgestimmt sein
  2. Der ursprüngliche Verschlüsselungsalgorithmus und die Verschlüsselungspassphrase (falls verwendet) müssen bekannt sein
  3. Es sollte ein Maskierungskontext eingerichtet werden, um den Entschlüsselungsalgorithmus zu verwenden, der dem ursprünglichen Verschlüsselungsalgorithmus mit der ursprünglichen Passphrase (falls verwendet) entspricht. Der Maskierungskontext sollte eine Regelabgleichung einrichten, um den Entschlüsselungsalgorithmus mit mindestens einem strukturierten Typ von Suchabgleichung abzugleichen, der bei der ursprünglichen Maskierung der Datei verwendet wurde

Die maskierte Datei wird an denselben Endpunkt gesendet, der für die Maskierung der Originaldatei verwendet wurde. Obwohl die Endpunkte auf die Wortmaske verweisen, da dies ihr typischer Verwendungszweck ist, können sie dazu verwendet werden, jede beliebige Funktion auf die abgeglichenen Daten anzuwenden. In diesem Fall wird die verschlüsselte Datei anstelle der Originaldatei gesendet, und die angewandte Funktion entschlüsselt (anstatt zu verschlüsseln) die übereinstimmenden Werte.

Zusammenfassung: Die Möglichkeit, die Maskierung rückgängig zu machen, hängt von der Art der verwendeten Maskierungsfunktion ab. Einige Formen der Maskierung, wie z. B. die Schwärzung von Zeichen, die Löschung und das Schwärzen von Bildabschnitten, können nicht rückgängig gemacht werden. Für DarkShield ist die Fähigkeit, nach Werten zu suchen, die auf dieselbe Weise maskiert wurden, wie sie ursprünglich gefunden wurden, notwendig, um die Maskierung rückgängig zu machen.

Pseudonymisierung und Verschlüsselung sind die beiden gebräuchlichsten umkehrbaren Arten der Maskierung. Die Vorteile und Grenzen jeder Methode wurden erörtert. Die in diesem Artikel verwendeten Demos für Pseudonymisierung/Wiederherstellung und Verschlüsselung/Entschlüsselung sind auf GitHub verfügbar.

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Partnerschaft mit IRI: Seit 1993 besteht unsere Kooperation mit IRI (Innovative Routines International Inc.) aus Florida, USA. Damit haben wir unser Portfolio um die Produkte CoSort, Voracity, DarkShield, FieldShield, RowGen, NextForm, FACT und CellShield erweitert. Nur die JET-Software GmbH besitzt die deutschen Vertriebsrechte für diese Produkte. Weitere Details zu unserem Partner IRI Inc. hier.

Über JET-Software

JET-Software entwickelt und vertreibt seit 1986 Software für die Datenverarbeitung für gängige Betriebssysteme wie BS2000/OSD, z/OS, z/VSE, UNIX & Derivate, Linux und Windows. Benötigte Portierungen werden bei Bedarf realisiert.

Wir unterstützen weltweit über 20.000 Installationen. Zu unseren langjährigen Referenzen zählen deutsche Bundes- und Landesbehörden, Sozial- und Privatversicherungen, Landes-, Privat- und Großbanken, nationale und internationale Dienstleister, der Mittelstand sowie Großunternehmen.

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❌ Legacy Sort ❌ Seit 1980 schnellere und flexiblere Alternative für Mainframe Sortierparameter für z/OS (MVS) und z/VSE (VSE)❗

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Herausforderungen: Viele Betriebssysteme und Programmiersprachen enthalten Sortierfunktionen. Verlassen Sie sich auf den Sort, der mit Ihrer Plattform oder Anwendung geliefert wird? Wenn ja, sind Sie mit seiner Leistung und Flexibilität zufrieden? Haben Sie sich gefragt, ob ein mächtigerer Sort in Ihrer aktuellen Umgebung einfach integriert werden kann via "Plug and Play"?

Oder vielleicht verlassen Sie sich auf Mainframe-JCL-Schritte, die ICEMAN- oder ICETOOL-Berichtsoperationen kopieren, sortieren, zusammenführen, auswählen, summieren oder aufführen, die unter Unix, Linux oder Windows funktionieren müssen. Sortierparameter für (z/OS) MVS und VSE sind kryptisch und funktional begrenzt. Sie sind auch nicht kompatibel mit offenen Systemen und nicht erweiterbar.

In beiden Fällen besteht die Herausforderung darin, den nächstgelegenen Ersatz oder die nahtloseste verfügbare Migration zu finden. Sie benötigen außerdem schnellstmögliche Laufzeiten, genau die gleichen Ausgabe-Ergebnisse, einen zuverlässigen Anbieter, der sich dem Erfolg Ihrer Übergangs- und Produktionsprozesse verschrieben hat, und eine Zielplattform, die die damit verbundenen Datentransformations-, Berichts-, Konvertierungs- und Sicherheitsoptionen gleichzeitig modernisiert und bereitstellt.

Lösungen: IRI hat kontinuierlich Sortier– und Sortiertmigrationstechnologien für Plattformen mit offenen Systemen entwickelt, geliefert und verbessert. Über 40 Jahre innovative Leistungs- und Funktionsentwicklung auf "offenen Systemen" bedeuten eine schnellere Produktion der gleichen Ergebnisse und neue Metadaten für gleichzeitige Datentransformation, Migration, Schutz und Reporting.

IRI CoSort enthält kostenlose, automatisierte Sortierjobkonverter für z/OS MVS und VSE Sortierparms. Diese Dienstprogramme aktualisieren erfolgreich viele Sortierfunktionen von Drittanbietern und übersetzen JCL-Parms in funktional gleichwertige CoSort Sort Sort Control Language (SortCL)-Programme.

Eine weitere interessante Option ist die Proxy-Kopplungstechnologie von Proxmial Systems Corporation (PSC), bei der CoSort (in diesem Fall PSCsort genannt) Aufträge nahtlos von DF-SORT-Parms in z/OS ausgeführt werden, aber automatisch im z/Linux IFL arbeiten.

Neben beiden Entladeverfahren bietet CoSort eine umfassende Funktionalität zur Datentransformation, Berichterstattung, Schutz und Prototyping. Berücksichtigen Sie alle anderen Funktionen, die SortCL ohne zusätzliche Kosten ausführt.

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❌ Snowflake Datenbank ❌ Datenintegration, mit Datenbereinigung plus Datenmaskierung mit direkter Bereitstellung in Zieltabellen für Datenanalyse ❗

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Snowflake ETL und PII-Maskierung: Schnelles, kostengünstiges Datenmapping & Verwaltung!

Die ösung für zeitaufwendige Probleme bei der Arbeit mit Snowflake:

  • Datensuche, -profilierung und/oder -klassifizierung
  • Integration oder Daten-Wrangling für DW/BI-Ops
  • Datenbewegung/Migration zu/von Tabellen
  • Transformieren oder Laden großer Tabellen
  • Datenerfassung oder -replikation ändern
  • Clustering oder Abfrage der Performance
  • Generierung intelligenter und sicherer Testdaten
  • Maskierung sensibler Daten

Auch spezifische Leistungsdiagnosen und -abstimmungen brauchen Zeit und können andere Benutzer betreffen. Schließlich können gespeicherte SQL-Prozeduren auch ineffizient programmiert werden und erfordern eine Optimierung und dauern dann immer noch zu lange!

Snowflake-Daten in Ordnung halten & SQL-Transformationen externalisieren mit IRI CoSort zur Vorsortierung von Flat Files für Bulk Loads und Inserts und zur Umgehung langsamer datenbankinterner Transformationen wie Sortieren, Verbinden und Filtern durch Verwendung des externen Datenverarbeitungsprogramms CoSort SortCL für Snowflake-Daten. Dadurch wird der Overhead dieser Arbeit von Snowflake entfernt, wenn sie erforderlich ist, und die Leistung von Clustering und häufig durchgeführten Abfragen verbessert.

Integrieren und Verarbeiten von Daten für DWH und Analysen mit IRI Voracity um die Multithreading-, speicheroptimierte und aufgabenkonsolidierende Leistung von CoSort zu nutzen, um ETL-Vorgänge durchzuführen und als Produktionsanalyseplattform zu fungieren, um gleichzeitig Daten vorzubereiten, zu verpacken (und sogar Berichte zu erstellen). Weitere Informationen finden Sie auf den Registerkarten hier.

Migration und Replikation mit IRI NextForm für die Erfassung, Re-Mapping, Re-Formatting, und Erstellung/Befüllung neuer Tabellen während der Migration von und nach Snowflake. Sie können auch Daten in Snowflake neu zuzuordnen und zu konvertieren, benutzerdefinierte Berichte, Kopien und föderierte Ansichten von Daten zu erstellen.

Datenmaskierung mit IRI FieldShield für die Maskierung sensibler Daten in Snowflake, wie persönlich identifizierbare Informationen (PII) oder geschützte Gesundheitsinformationen (PHI). FieldShield wendet Maskierung, Verschlüsselung und andere de-identifizierende Funktionen auf eine oder mehrere Spalten gleichzeitig an. Verwenden Sie FieldShield zur Einhaltung von Datenschutzgesetzen wie HIPAA, PCI DSS, FERPA und GDPR.

Testdaten generieren mit IRI RowGen um Snowflake-Operationen schnell mit sicheren Testdaten zu bestücken. RowGen verwendet Ihre Datenmodelle, um die Testdaten automatisch für eine gesamte Datenbank mit referenzieller Integrität zu generieren. IRI RowGen, FieldShield und Subsetting-Operationen sind außerdem eng mit dem ValueLabs Test Data Hub für das Testdatenmanagement (TDM) in Snowflake integriert.

Alle Lösungen sind einzeln, oder kombiniert in der IRI Voracity-Plattform verfügbar!

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❌ Oracle Datenbank ❌ Automatische Datenmaskierung, während Daten in Echtzeit erzeugt werden ❗

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Echtzeit-Datenmaskierung mit der Verwendung von Triggern:

In früheren Artikeln wurde die statische Datenmaskierung neuer Datenbankdaten mit Hilfe der /INCLUDE-Logik oder der /QUERY-Syntax in geplanten IRI FieldShield-Job-Skripten beschrieben, die Änderungen der Spaltenwerte erforderten, um Aktualisierungen zu erkennen.

Dieser Artikel beschreibt einen passiveren, aber integrierten Weg zum Auslösen von FieldShield-Maskierungsfunktionen auf der Basis von SQL-Ereignissen, d.h. zum Maskieren von Daten, wie sie in Echtzeit erzeugt werden. Er kann auch als "Prozedurenmodell" für andere Datenbanken und Betriebssysteme dienen.

Dieser Artikel geht zunächst auf die Installation von FieldShield ein und nennt auch die dazu benötigten Anforderungen. Danach folgt ein anschaulicher Anwendungsfall mit PL/SQL-Triggern für die ASCII-Format bewahrende Verschlüsselung und die dazu gehörende entschlüsselte Ansicht. Allgemeiner gesagt können Sie mit den genannten FieldShield-Maskierungsroutinen und -verfahren (wie PL/SQL) jetzt sensible Daten auf der Grundlage von Echtzeit-Datenbankereignissen für eine Vielzahl von Anwendungsfällen maskieren.

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❌ Google Cloud BigQuery ❌ Back-End Datenverarbeitung ermöglicht die Datenmanipulation der strukturierten Daten ❗

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Verbindung von Google BigQuery für Funktionserweiterung: BigQuery ist ein verwaltetes, serverloses Data Warehouse in der Google Cloud, das skalierbare Analysen über Petabytes von Daten ermöglicht. Es handelt sich um eine relationale Datenbank als Platform as a Service (PaaS), die ANSI-SQL-Abfragen unterstützt. Als solche arbeitet sie mit der umfangreichen IRI-Software.

Die Verbindung der Google BigQuery RDB mit IRI Workbench und dem Back-End-Verarbeitungsprogramm SortCL ist einfach und ermöglicht die Bewegung und Manipulation der strukturierten Daten durch kompatible IRI-Produkte. Das bedeutet IRI CoSort für schnellste Big Data Transformation, FieldShield für Datenmaskierung, NextForm für Datenmigration und RowGen für synthetische Testdatengenierung oder die End-to-End Datenmanagementplatfform IRI Voracity, die alle diese einzelnen Produkte umfasst.

Die Konnektivität folgt dem gleichen Paradigma wie bei allen anderen relationalen Datenbanken, die IRI unterstützt. Das bedeutet, dass ODBC- und JDBC-Treiber heruntergeladen und installiert, konfiguriert (unter Verwendung und Prüfung Ihrer Anmeldedaten), registriert und validiert werden müssen.

Da die Workbench auf Eclipse aufbaut, benötigt sie eine JDBC-Verbindung, um das BigQuery-Schema anzuzeigen und die Tabellen-Metadaten zu parsen. Und um Daten zwischen BigQuery und der SortCL-Datenverarbeitungs-Engine zu übertragen, wird auch ein ODBC-Treiber benötigt.

Google hat sich mit Magnitude Simba zusammengetan, um ODBC- und JDBC-Treiber für die Verbindung zu BigQuery bereitzustellen. Zum Zeitpunkt der Erstellung dieses Artikels fehlen dem JDBC-Treiber jedoch wichtige Funktionen, die Workbench benötigt. Um dies zu umgehen, verwenden Sie den JDBC-Treiber von CData.

Dieser Artikel enthält eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für die IRI-Software zum Zugriff auf BigQuery.

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❌ Sensible Daten schützen ❌ Lastausgleich & Authentifizierung von -Workloads für Datenmaskierung über NGINX❗

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Lastausgleich & Authentifizierung von DarkShield über NGINX: Dieser Artikel demonstriert Methoden zum Ausgleich von Arbeitslasten und zur Authentifizierung von Nutzern der IRI DarkShield-API mithilfe der kostenlosen, einfach zu implementierenden Reverse-Proxy-Server-Software von NGINX.

DarkShield ist ein kommerzielles Softwareprodukt von IRI zur Erkennung und Maskierung von Daten aus mehreren Quellen. Es findet und maskiert PII in Dateien, RDB- und NoSQL-DBs, Dokumenten und Bildern.

Zusätzlich zur IRI Workbench GUI für DarkShield, die auf Eclipse aufbaut, bieten wir robuste und flexible RPC-APIs (Remote Procedure Call), die über einen Webdienst aufgerufen werden können. Dieser Artikel befasst sich mit letzterem.

Die Kopplung von IRI DarkShield API und NGINX kann zu einer Verbesserung der Leistung führen und je nach Anwendungsfall eine weitere Sicherheitsebene hinzufügen. Diese Kopplung kann die Leistung steigern, wenn mehrere Benutzer Zugriff auf die API benötigen, große Nutzdaten maskiert werden müssen und die Verarbeitungszeiten bei Engpässen sinken.

Die Art und Weise, wie NGINX seine Serverpools konfiguriert, ermöglicht eine einfache Skalierbarkeit, da ein Server an einer Stelle hinzugefügt oder entfernt werden kann. Ein weiterer Vorteil ist die Kontrolle darüber, wer Zugriff auf die API hat, da die Authentifizierung vor dem Senden der Anfrage an die API erfolgt.

Wenn Ihr Ziel darin besteht, die Leistung aufgrund eines Anstiegs der Anfragen zu erhöhen und eine weitere Sicherheitsebene hinzuzufügen, kann die Verwendung von NGINX und DarkShield die Lösung sein, nach der Sie suchen!

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❌ PII in NoSQL finden + schützen ❌ Automatische Datenmaskierung in Couchbase, Redis und Solr Datenbanken❗

❌ PII in NoSQL finden + schützen ❌ Automatische Datenmaskierung in Couchbase, Redis und Solr Datenbanken❗

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Datenschutz von NoSQL-Datenbanken: Sensible Daten finden und schützen!

Dieser Artikel beschreibt die Verwendung der IRI DarkShield-Files API zum Auffinden und Maskieren von PII und anderen sensiblen Daten in Couchbase, Redis und Solr NoSQL-Datenbanken. In den beiden vorangegangenen Artikeln über die Maskierung von NoSQL-Datenbanken mit DarkShield wurden Cassandra, ElasticSearch, MongoDB sowie BigTable, CosmosDB und DynamoDB behandelt.

IRI DarkShield ist ein Datenerkennungs- und Maskierungspaket zum Auffinden und De-Identifizieren sensibler Daten in halbstrukturierten und unstrukturierten Dateien und Datenbanken, einschließlich der NoSQL-Plattformen in diesem Artikel. DarkShield ist eines der drei zentralen Datenmaskierungsprodukte der IRI Data Protector Suite, die grafische Datenklassifizierungs-, Such- und Maskierungsjob-Designmodelle in der IRI Workbench IDE, die auf Eclipse basiert, nutzen.

Um sensible Daten in einer Vielzahl von Quellen zu finden und zu schützen, verwenden die DarkShield-APIs spezifizierte Suchabgleiche und Maskierungsregeln, die Geschäftsregeln folgen. Weitere Informationen zur Erstellung von Suchabgleichern und Maskierungsregeln finden Sie in diesem Artikel.

Die DarkShield-Basis-API wird für die Suche und Maskierung von unstrukturiertem Text außerhalb des Dateikontextes verwendet. Alternativ dazu bietet die DarkShield-Files-API die Möglichkeit, PII in Dateien zu suchen und zu maskieren.

Mit Hilfe der DarkShield-Files-API können halbstrukturierte und unstrukturierte Daten wie einfache Textdateien, CSV/TSV, HL7/X12, Word, Excel, PDF, JSON, XML, Parquet, BMP, GIF, JPG, PNG, TIF und DICOM-Bilder durchsucht und maskiert werden.

Weltweite Referenzen: Seit über 40 Jahren nutzen unsere Kunden wie die NASA, American Airlines, Walt Disney, Comcast, Universal Music, Reuters, das Kraftfahrtbundesamt, das Bundeskriminalamt, die Bundesagentur für Arbeit, Rolex, Commerzbank, Lufthansa, Mercedes Benz, Osram,.. aktiv unsere Software für Big Data Wrangling und Schutz! Sie finden viele unserer weltweiten Referenzen hier und eine Auswahl deutscher Referenzen hier.

Partnerschaft mit IRI: Seit 1993 besteht unsere Kooperation mit IRI (Innovative Routines International Inc.) aus Florida, USA. Damit haben wir unser Portfolio um die Produkte CoSort, Voracity, DarkShield, FieldShield, RowGen, NextForm, FACT und CellShield erweitert. Nur die JET-Software GmbH besitzt die deutschen Vertriebsrechte für diese Produkte. Weitere Details zu unserem Partner IRI Inc. hier.

Über JET-Software

JET-Software entwickelt und vertreibt seit 1986 Software für die Datenverarbeitung für gängige Betriebssysteme wie BS2000/OSD, z/OS, z/VSE, UNIX & Derivate, Linux und Windows. Benötigte Portierungen werden bei Bedarf realisiert.

Wir unterstützen weltweit über 20.000 Installationen. Zu unseren langjährigen Referenzen zählen deutsche Bundes- und Landesbehörden, Sozial- und Privatversicherungen, Landes-, Privat- und Großbanken, nationale und internationale Dienstleister, der Mittelstand sowie Großunternehmen.

Firmenkontakt und Herausgeber der Meldung:

JET-Software
Edmund-Lang-Straße 16
64832 Babenhausen
Telefon: +49 (6073) 711-403
Telefax: +49 (6073) 711-405
https://www.jet-software.com

Ansprechpartner:
Amadeus Thomas
Telefon: +49 (6073) 711403
Fax: 06073-711405
E-Mail: amadeus.thomas@jet-software.com
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Für die oben stehende Story ist allein der jeweils angegebene Herausgeber (siehe Firmenkontakt oben) verantwortlich. Dieser ist in der Regel auch Urheber des Pressetextes, sowie der angehängten Bild-, Ton-, Video-, Medien- und Informationsmaterialien. Die United News Network GmbH übernimmt keine Haftung für die Korrektheit oder Vollständigkeit der dargestellten Meldung. Auch bei Übertragungsfehlern oder anderen Störungen haftet sie nur im Fall von Vorsatz oder grober Fahrlässigkeit. Die Nutzung von hier archivierten Informationen zur Eigeninformation und redaktionellen Weiterverarbeitung ist in der Regel kostenfrei. Bitte klären Sie vor einer Weiterverwendung urheberrechtliche Fragen mit dem angegebenen Herausgeber. Eine systematische Speicherung dieser Daten sowie die Verwendung auch von Teilen dieses Datenbankwerks sind nur mit schriftlicher Genehmigung durch die United News Network GmbH gestattet.

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❌ Testdatenmanagement ❌ Sichere, realistische und referenziell korrekte Testdaten für Prototypen, DevOps, Benchmarks, etc.❗

❌ Testdatenmanagement ❌ Sichere, realistische und referenziell korrekte Testdaten für Prototypen, DevOps, Benchmarks, etc.❗

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Intelligente Testdaten erstellen und verwalten: Realistische Daten in realen Formaten!

Brauchen Sie einen einfacheren Weg für:

  • Erstellen von Test-DBs mit referentieller Integrität
  • Simulation und Freigabe von Datei- und Berichtslayouts
  • Entwicklung und Stresstest von Anwendungen
  • Benchmarking neuer Hard- und Software
  • Durchführung von Data Warehouse ETL-Tests

 mit Ihren Datenmodellen und Metadaten, aber nicht mit Produktionsdaten?

Tabellenansichten, Indexreihenfolgen, Schlüsselbeziehungen sowie Datei- und Berichtsinhalte müssen die Realität widerspiegeln, um beim Testen nützlich zu sein. Das Erzeugen realistischer Werte und Formate mit sicheren Daten in idealen Bereichen – und das Befüllen großer Ziele – kann mit anderen Tools oder Programmen sehr lange dauern.

Mit dem IRI RowGen-Produkt oder der IRI Voracity-Plattform können Sie mehrere Testdatenziele für Testdatenbanklasten, Flat-File-Strukturen und benutzerdefinierte Berichtsformate von Grund auf neu generieren – alles ohne Zugriff auf echte Daten. Oder wenn Sie reale Daten für Produktions-, On-Demand- oder virtualisierte Testszenarien verwenden und anonymisieren, unterteilen oder anderweitig maskieren möchten, können Sie das in IRI Voracity oder auch mit dem IRI FieldSield-Produkt tun!

Es können 11 verschiedene Arten von synthetischen Testdaten generiert werden, hier sind die technischen Details zu den verschiedenen Generatoren wie zum Datumsbereich-Generator, Lineare Verteilung, Normalverteilung, Gewichtete Verteilung von Elementen, E-Mail-Generator, Nationale ID-Funktionen, Prozentsatz der Nullen Wert, Zufallswertgenerierung, Zeilen-ID-Wert, Dateiauswahl setzen, String-Generierungsfunktionen und Tabellen-Lookup.

Wir bieten vier Methoden zur Erzeugung sicherer, intelligenter Testdaten in Datenbanken, Flat-File, semi-strukturierten Dateien und formatierten Berichtszielen:

  1. Produktionsdatenmaskierung/Vertauschung
  2. Datenbank-Subsetting & Maskierung
  3. Synthetische Testdatenerstellung (über Zufallsgenerierung/-auswahl)
  4. Eine Kombination der obigen Techniken

Weltweite Referenzen: Seit über 40 Jahren nutzen unsere Kunden wie die NASA, American Airlines, Walt Disney, Comcast, Universal Music, Reuters, das Kraftfahrtbundesamt, das Bundeskriminalamt, die Bundesagentur für Arbeit, Rolex, Commerzbank, Lufthansa, Mercedes Benz, Osram,.. aktiv unsere Software für Big Data Wrangling und Schutz! Sie finden viele unserer weltweiten Referenzen hier und eine Auswahl deutscher Referenzen hier.

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❌ PII in Cloud-Datenbank finden/schützen ❌ Automatische Datenmaskierung in Google Bigtable, Azure Cosmos DB und Amazon DynamoDB ❗

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PII in Google BigTable, Azure Cosmos DB und Amazon DynamoDB finden und maskieren!

Dieser Artikel behandelt die Verwendung der IRI DarkShield API zum automatischen Auffinden und De-Identifizieren von PII oder anderen sensiblen Daten in den drei großen NoSQL-Datenbanken der Cloud-Anbieter – Google Bigtable, MS CosmosDB in Azure und Amazon DynamoDB. Frühere Artikel in diesem Blog befassen sich damit, wie DarkShield-Assistenten in IRI Workbench Daten in anderen beliebten NoSQL-DBs finden und maskieren, darunter Cassandra, Elasticsearch und MongoDB. Ein weiterer Artikel behandelt CouchDB, Redis und Solr.

Es gibt eine lange Liste von Endpunkt-Sicherheitspraktiken für NoSQL-DBs. Aber selbst damit gelingt es Angreifern immer noch, Löcher in diese Verteidigungsmaßnahmen zu schlagen. Unternehmen müssen daher das Sicherheitsprofil dieser Sammlungen mit einer weiteren Schutzebene ausbauen.

An dieser Stelle kommt IRI DarkShield ins Spiel. Als datenzentrierte oder "Startpunkt-Sicherheitslösung" bietet DarkShield Masking eine weitere wichtige Ebene des Datenschutzes zusätzlich zu den Endpunktmaßnahmen, die von Anbietern von Cloud-Datenbankdiensten eingesetzt werden.

Über IRI DarkShield: IRI DarkShield ist ein Datenmaskierungstool zum Auffinden und De-Identifizieren sensibler Daten in halbstrukturierten und unstrukturierten Dateien und Datenbanken. DarkShield ist eines der drei zentralen Datenmaskierungsprodukte der IRI Data Protector Suite, die grafische Datenklassifizierungs-, Such- und Maskierungsjob-Designmodelle in der IRI Workbench IDE, die auf Eclipse aufbaut, nutzen.

Ab DarkShield Version 4 werden jedoch auch zwei leistungsfähige Remote Procedure Call (RPC) Application Programming Interface (API)-Versionen zur Verfügung gestellt: die "Base" DarkShield API und die DarkShield-Files API. Die DarkShield-APIs erweitern die Nutzung der DarkShield-Funktionalität außerhalb von Workbench und nutzen ein Plugin auf der IRI-Web-Services-Plattform namens Plankton.

Um sensible Daten in einer Vielzahl von Quellen zu finden und zu schützen, verwenden die DarkShield-APIs spezifizierte Suchabgleiche und Maskierungsregeln, die Geschäftsregeln folgen. Weitere Informationen zur Erstellung von Suchabgleichern und Maskierungsregeln finden Sie in diesem Artikel.

Die DarkShield-Basis-API wird für die Suche und Maskierung von unstrukturiertem Text außerhalb des Dateikontextes verwendet. Alternativ dazu bietet die DarkShield-Files-API die Möglichkeit, PII in Dateien zu suchen und zu maskieren.

Mit Hilfe der DarkShield-Files-API können halbstrukturierte und unstrukturierte Daten wie einfache Textdateien, csv/tsv, Word-Dokumente, Excel, pdf, json, xml, parquet, jpeg und png-Bilder durchsucht und maskiert werden.

AWS DynamoDB, Azure CosmosDB, Google BigTable und die DarkShield-API: Die Unternehmen, die die Cloud-Dienste für NoSQL-Datenbanken beherrschen, sind Amazon AWS mit DynamoDB, Azure CosmosDB von Microsoft und Cloud BigTable von Google. Der Schwerpunkt dieses Artikels liegt auf diesen drei bekannten Dienstanbietern und darauf, wie die DarkShield-Files-API zur Suche und Maskierung innerhalb ihrer NoSQL-Datenbanken in der Cloud genutzt werden kann.

Für diejenigen, die mit der programmatischen Verbindung und Abfrage von NoSQL-Datenbanken nicht vertraut sind, besteht kein Grund zur Sorge. AWS, Azure und Google Cloud sind nicht nur dafür bekannt, einen qualitativ hochwertigen Service zu bieten, sondern stellen auch umfangreiche Dokumentationen zum Zugriff auf ihre Datenbankinhalte mithilfe von Software Development Toolkits (SDK) bereit, die in verschiedenen Programmiersprachen unterstützt werden.

Die DarkShield-File API-Demos, die derzeit auf GitHub hochgeladen werden, sind in der Sprache Python geschrieben; daher verwenden diese Projekte Client-Bibliotheken für Python. Es können jedoch auch andere aufrufende Sprachen, wie Java, verwendet werden.

Diese aufrufenden Programme, oder "Glue Code" für die API, sind der Ort, an dem diese Prozeduren definiert werden können. Nachfolgend finden Sie die Links zu den DarkShield-Files-API-Demos:

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❌ Datenmanagement-Plattform ❌ Kombination von Datenermittlung, Datenintegration, Datenmigration, Data Governance und Datenanalyse ❗

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IRI Voracity mit neuem Data Vault Generator: Die Datenmanagement-Plattform Voracity von IRI wurde 2018 erstmals als DBTA Trend Setting Product ausgezeichnet. Voracity kombiniert Datenermittlung, Integration, Migration, Governance und Analysefunktionen, die sich durch Upgrades der Back-End-Datenverarbeitungs-Engine IRI CoSort 10.5 und der Front-End-IRI Workbench IDE auf Basis von Eclipse weiterentwickeln.

Eine der neuesten Innovationen in Voracity ist ein Multioptions-Assistent zum Generieren, Profilieren, Migrieren zu und Prototypisieren von Data Vault-Modellen. Dan Linstedt erfand den Data Vault in den 1990er Jahren als eine modernere, agilere Methode, um skalierbare Data Warehouses zu entwerfen und zu erstellen und um Enterprise Analytics Services bereitzustellen.

Der heutige Data Vault 2.0 (DV2) umfasst eine Referenzarchitektur, Entwicklungs- und Betriebsprozesse, agile Projektabwicklung, Automatisierung und kontinuierliche Verbesserung. Voracity enthält jetzt einen IRI-Workbench-Assistenten für DV2-Anwender zur Erstellung:

1) ein neues Data Definition Language (DDL) Repository und Entity Relationship Diagram (ERD) für DV2-Ausgaben;
2) die DDL für DV2-Tabellen, die noch nicht existieren, die Voracity Job-Skripte zum Laden von Daten aus bestehenden RDB-Quelltabellen in die neuen DV2-Zieltabellen und das ERD der Zieltabellen; oder,
3) die DDL für DV2-Tabellen, die nicht existieren, neue DV2-Tabellen, die mit zufällig (IRI RowGen) generierten Testdaten geladen werden, und ihr neues ERD.

Der Voracity-Generator respektiert die den DV2-Datenmodellen innewohnende Geschäftsschlüssel-Logik und richtet alle Hub-, Link- und Satellitentabellen ein. Mehr über diesen Assistenten und viele weitere Themen rund um Datenintegration und Governance erfahren Sie hier.

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